AI逐梦者的学术征途：张世琳的科研成长之路
青春心向党，奋进新征程。为深入学习贯彻党的二十届四中全会精神，扎实推进"强国行"专项行动，我院特设"经纬·强国青年说"专题栏目，展现工管学子在服务国家战略、扎根基层实践、攀登科研高峰、推动教育发展等方面的典型事迹。他们以信念为魂、以专业为翼、以实干为本，将"为党育人、为国育才"的使命融入成长历程；在知行合一中践行"学道酬实，至任于群"的院训精神，以勤勉踏实深耕学术，以求真务实开拓创新，力争成为具有国际视野、理论功底、知识储备、实践能力和创新精神的新时代复合型人才。从实验室到基层一线，从课堂到社会大舞台，工管青年正用脚步丈量祖国山河，用智慧回应时代呼唤，用奋斗书写无愧于历史、无愧于人民的青春答卷——强国建设，有我工管青年！
本期，让我们共同走近张世琳同学的奋斗故事，倾听她在学术探索与成长实践中留下的坚实足音。
厚积薄发，学业为基
学业是科研的基石，根基牢固方能枝繁叶茂。入学以来，张世琳始终将夯实学术基础作为目标，认真对待每一门课程，高质量完成全部培养方案学分。除课堂学习外，张世琳还主动担任本科生课程《面向对象编程基础》的助教工作。在"教"与"学"的角色转换中，她从实践角度重新审视基础知识，不仅加深了对编程思想的领悟，更在答疑解惑中提升了表达与组织能力，将知识传承的使命内化为自我成长的动力。
深耕智能，勇攀高峰
在人工智能蓬勃发展的时代浪潮中，张世琳以强化学习与大语言模型为研究方向，在硕士阶段取得了丰硕的科研成果。她以第一作者身份在人工智能领域三大顶级会议之一的NeurIPS上发表论文"Text-to-Decision Agent: Offline Meta-Reinforcement Learning from Natural Language Supervision"，提出了基于自然语言监督的离线元强化学习智能体框架，展示了将大语言模型与决策智能深度融合的前沿视野。同时，她以第一作者在IEEE SMC上发表论文并获Oral Presentation资格，提出了基于提示决策扩散模型的离线元强化学习规划方法。作为共同第一作者参与的"Diversity-Incentivized Exploration for Versatile Reasoning"，被人工智能三大顶会之一的ICLR接收，聚焦大语言模型推理能力的多样性激励探索。从离线元强化学习到大模型推理优化，张世琳以敏锐的学术洞察力和扎实的研究功底，在AI前沿领域持续深耕，彰显了对科研事业的坚定信念。
谈及科研心得，她认为交流与合作是不可或缺的重要环节——一个想法从最初提出到最终成文，往往需要经历反复打磨与试错，这个过程中导师的指点以及与其他合作者的沟通至关重要。她表示，在与导师王志老师的日常交流中，不仅学到了具体的研究方法，也获得了许多关于如何开展科研、如何处理问题的思维模式，这些积累对她的成长帮助极大。
在人工智能飞速发展的时代浪潮中，张世琳以强化学习与大语言模型为研究方向，在硕士阶段取得了丰硕的科研成果。她以第一作者身份在人工智能领域三大顶级会议之一的NeurIPS上发表论文"Text-to-Decision Agent: Offline Meta-Reinforcement Learning from Natural Language Supervision"，提出了基于自然语言监督的离线元强化学习智能体框架，展示了将大语言模型与决策智能深度融合的前沿视野。同时，她以第一作者在IEEE SMC上发表论文并获Oral Presentation资格，提出了基于提示决策扩散模型的离线元强化学习规划方法。作为共同第一作者参与的"Diversity-Incentivized Exploration for Versatile Reasoning"，被人工智能三大顶会之一的ICLR接收，聚焦大语言模型推理能力的多样性激励探索。从离线元强化学习到大模型推理优化，张世琳以敏锐的学术洞察力和扎实的研究功底，在AI前沿领域持续深耕，彰显了对科研事业的坚定信念。
立足实践，走向应用
科研不止于论文，更在于交流碰撞与落地实践。张世琳积极参与国内外学术会议，在思想交锋中拓宽学术视野：她曾赴奥地利维也纳参加IEEE SMC国际会议，在国际学术舞台上进行英文论文报告，也曾在RL China、AI Time等国内学术论坛上分享研究成果，在交流中开阔眼界、汲取反馈。
在产学结合方面，张世琳先后在上海人工智能实验室和商汤科技进行科研实习，将学术研究与产业需求紧密结合。在实习中她深刻体会到AI技术从实验室走向应用场景的广阔前景，思考如何以开放的心态和视野把握人工智能新经济的时代机遇，让科研成果真正服务于社会发展。
全面发展，砥砺前行
科研之余，张世琳注重德智体美劳全面发展。作为南京大学飞盘社成员，她积极参与队训，在奔跑与协作中强健体魄、锤炼意志，展现了新时代研究生阳光向上、全面发展的青春风采。谈及未来，张世琳目标清晰——继续攻读博士学位，确定研究主线，进行更加深入的学术探索。她表示将"追求AI前沿，不满足于低垂的果实"，在探索和创新中理解和把握时代潮流与国家需要，以科研创新和成果落地服务社会。
从夯实学业基础到勇攀科研高峰，从国际学术交流到产学融合实践，张世琳用坚持与热爱书写着属于AI时代青年学者的精彩篇章。她以实际行动诠释了"追求AI前沿，做好年轻事业"的青春誓言，在人工智能这片充满机遇与挑战的沃土上，砥砺前行、逐梦远方！
Q&A
Q1
刚开始接触强化学习、大模型这类前沿方向时，你是怎么入门、少走弯路的？
可以从学习网课、经典算法开始，同时也要了解一些最新的热门论文，最好是能自己上手复现一些算法和项目，这会让你很快熟悉流程。现在还可以使用AI工具协助你理解论文和代码，能大大提升效率。
Q2
想走AI科研+产业结合路线，学弟学妹在校期间该做哪些准备？
保持开放的心态，多关注业界热点，最好可以结合当下的前沿热点开展自己的课题。
Q3
想发高水平会议论文，低年级同学最应该先培养哪些能力？
低年级的同学可以先打好数学和代码基础，当然进组开始动手科研是越早越好。有机会的话可以多和导师以及学长学姐交流，刚开始可以在学长学姐的项目里帮忙做一些实验的工作，多培养自己动手解决问题的能力。